Mejorar el equilibrio con videojuegos

Artículo de Revista de Biomecánica número 59 (enero 2013) sobre el proyecto iStoppFalls, financiadopor el 7º Programa Marco de la Unión Europea, que busca evaluar el riesgo de caídas durante la interacción de los usuarios al realizar ejercicios en videojuegos y llevar a cabo programas de entrenamiento para mejorar el equilibrio.

Artículo de Revista de Biomecánica número 59 (enero 2013) sobre el proyecto iStoppFalls, financiadopor el 7º Programa Marco de la Unión Europea, que busca evaluar el riesgo de caídas durante la interacción de los usuarios al realizar ejercicios en videojuegos y llevar a cabo programas de entrenamiento para mejorar el equilibrio.

En los últimos años, la industria on videojuegos informática y de videojuegos ha creado nuevas tecnologías domésticas y de bajo coste para la captura de movimientos humanos, lo cual abre nuevas posibilidades de combinar videojuegos y análisis biomecánicos.

Uno de los retos consiste en conseguir medidas de suficiente calidad, a partir de un sistema originalmente diseñado para capturar movimientos poco precisos. Este problema se resuelve redefiniendo los protocolos de medida y realizando un análisis avanzado de las variables capturadas por los sensores de los videojuegos. Para ello se han adaptado criterios validados de evaluación del riesgo de caída, convirtiéndolos en ejercicios y juegos que pueden realizarse en el hogar, sin supervisión ni instrumentación. El movimiento realizado durante estos ejercicios se monitoriza a través del sensor Kinect de Microsoft, utilizando un  modelo esquelético de 22 grados de libertad, con ángulos articulares corregidos mediante un filtro de partículas.


Improving the users' balance with video-games
In recent years, the computer and video-games industry has created new home-based, low-cost technologies for capturing human movements, which make the combination of video-games and biomechanical analysis a feasible reality. The iStoppFalls project takes advantage of this opportunity for assessing the risk of falling and improve the users' balance during their interaction with exercise games. One of the challenges is achieving measures of enough quality, from a system that is originally designed for capturing gross movements. This problem is solved by a redefinition of the measurement protocols, plus advanced analysis of the
variables captured by the video-game sensors, in order to reduce the distance between required and achieved precision. Validated fall risk assessment criteria have been adapted to exercises that can be made at home, without supervision or additional instrumentation. A skeleton model with 22 degrees of freedom has been tracked by Kinect, with joint angles corrected by a particle filter.

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